1. R, Cursos y Asesor´
ıas
R, Cursos y Asesor´
ıas
MSc. Juan Manuel Barreneche
jumanbar@gmail.com
23 de octubre de 2013

2. R, Cursos y Asesor´
ıas
Pr´logo
o
Pr´logo
o
Contar con software util y de calidad para procesar datos es una
´
necesidad creciente en la actualidad.
En la actualidad hay varias opciones comerciales y no comerciales.
R es una opci´n no comercial de alta calidad, para la cual ofrezco
o
asesor´ y capacitaci´n.
ıa
o

3. R, Cursos y Asesor´
ıas
Pr´logo
o
Pr´logo
o
Contar con software util y de calidad para procesar datos es una
´
necesidad creciente en la actualidad.
En la actualidad hay varias opciones comerciales y no comerciales.
R es una opci´n no comercial de alta calidad, para la cual ofrezco
o
asesor´ y capacitaci´n.
ıa
o

4. R, Cursos y Asesor´
ıas
Pr´logo
o
Outline
Pr´logo
o
1. ¿Por qu´ R?
e
2. Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
o
´

5. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Por qu´ R?
e

6. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Paquetes comerciales
Existen varias soluciones comerciales para hacer estad´
ıstica, como
SPSS, SAS, JMP o S+.
Pros:
Contras:
Buenas interfaces gr´ficas
a
(GUI): son ”user friendly”.
Suelen brillar en ciertos
aspectos, como salida gr´fica o
a
ciertas tipos de an´lisis.
a
En ciertos c´
ırculos tienen una
gran base de usuarios,
facilitando el intercambio y
aprendizaje de iniciados.
Implican costos, a veces muy
grandes, que incluyen licencias
o extensiones.
La funcionalidad est´ limitada
a
a lo que puede ofrecer la
empresa que desarrolla el
software.
La poblaci´n de usuarios,
o
acotada por ser una opci´n
o
paga, est´ actualmente en
a
decrecimiento.

7. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Paquetes comerciales
Existen varias soluciones comerciales para hacer estad´
ıstica, como
SPSS, SAS, JMP o S+.
Pros:
Contras:
Buenas interfaces gr´ficas
a
(GUI): son ”user friendly”.
Suelen brillar en ciertos
aspectos, como salida gr´fica o
a
ciertas tipos de an´lisis.
a
En ciertos c´
ırculos tienen una
gran base de usuarios,
facilitando el intercambio y
aprendizaje de iniciados.
Implican costos, a veces muy
grandes, que incluyen licencias
o extensiones.
La funcionalidad est´ limitada
a
a lo que puede ofrecer la
empresa que desarrolla el
software.
La poblaci´n de usuarios,
o
acotada por ser una opci´n
o
paga, est´ actualmente en
a
decrecimiento.

8. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Paquetes comerciales
Existen varias soluciones comerciales para hacer estad´
ıstica, como
SPSS, SAS, JMP o S+.
Pros:
Contras:
Buenas interfaces gr´ficas
a
(GUI): son ”user friendly”.
Suelen brillar en ciertos
aspectos, como salida gr´fica o
a
ciertas tipos de an´lisis.
a
En ciertos c´
ırculos tienen una
gran base de usuarios,
facilitando el intercambio y
aprendizaje de iniciados.
Implican costos, a veces muy
grandes, que incluyen licencias
o extensiones.
La funcionalidad est´ limitada
a
a lo que puede ofrecer la
empresa que desarrolla el
software.
La poblaci´n de usuarios,
o
acotada por ser una opci´n
o
paga, est´ actualmente en
a
decrecimiento.

9. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Paquetes comerciales
La alternativa por excelencia en el mundo del Software Libre es R:
“Un ambiente y lenguaje de computaci´n estad´
o
ıstica y
gr´ficos que provee una amplia variedad de t´cnicas
a
e
gr´ficas y estad´
a
ısticas.”
http://www.r-project.org/

10. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Paquetes comerciales
La alternativa por excelencia en el mundo del Software Libre es R:
“Un ambiente y lenguaje de computaci´n estad´
o
ıstica y
gr´ficos que provee una amplia variedad de t´cnicas
a
e
gr´ficas y estad´
a
ısticas.”
http://www.r-project.org/

11. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
Libertad: (gratis), C´digo
o
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...

12. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
Libertad: (gratis), C´digo
o
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...

13. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
o
Libertad: (gratis), C´digo
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...
Ej.: RStudio es un IDE muy amigable,
nacido de la comunidad de usuarios de R.
Tambi´n es Software Libre.
e

14. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
o
Libertad: (gratis), C´digo
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Grupo selecto de expertos en
estad´
ıstica desarrollan y
mantienen el c´digo base.
o
Requerimientos m´
ınimos de
calidad para nuevos paquetes
de CRAN.
Excelente documentaci´n.
o
Veamos algunos ejemplos...
CRAN: Comprehesive R Archive Network

15. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
o
Libertad: (gratis), C´digo
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...
Tr´fico en listas de correo, seg´n software
a
u
estad´
ıstico.
(fuente: http://r4stats.com/articles/popularity/)

16. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
o
Libertad: (gratis), C´digo
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...
(fuente: http://r4stats.com/articles/popularity/;
ver tambi´n:
e
http://prezi.com/s1qrgfm9ko4i/the-r-ecosystem/)

17. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
o
Libertad: (gratis), C´digo
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...
N´mero de paquetes (extensiones).
u
ıtimica: es un
La escala de los ejes es logar´
crecimiento exponencial.

18. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
¿Qu´ virtudes ofrece R?
e
Precio: es gratis
o
Libertad: (gratis), C´digo
abierto (Software Libre)
Calidad
Comunidad de usuarios.
Funcionalidad: miles de
paquetes.
Veamos algunos ejemplos...
N´mero de paquetes (extensiones).
u
ıtimica: es un
La escala de los ejes es logar´
crecimiento exponencial.

19. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Ejemplos
Proyecto Bioconductor:
Herramientas de an´lisis de datos gen´micos, usando R.
a
o
(http://www.bioconductor.org/)
Ciencias sociales:
Una pl´tora de paquetes que cubren m´ltiples tipos de an´lisis: Modelos
e
u
a
Lineales Generalizados (funci´n glm), Modelos Aditivos Generalizados
o
(gam), Ecuaciones estructurales (sem) o An´lisis de Redes (sna, igraph,
a
network) son s´lo algunos ejemplos.
o
(http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/SocialSciences.html)

20. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Ejemplos
Proyecto Bioconductor:
Herramientas de an´lisis de datos gen´micos, usando R.
a
o
(http://www.bioconductor.org/)
Ciencias sociales:
Una pl´tora de paquetes que cubren m´ltiples tipos de an´lisis: Modelos
e
u
a
Lineales Generalizados (funci´n glm), Modelos Aditivos Generalizados
o
(gam), Ecuaciones estructurales (sem) o An´lisis de Redes (sna, igraph,
a
network) son s´lo algunos ejemplos.
o
(http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/SocialSciences.html)

21. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Ejemplos
An´lisis espacial:
a
R puede trabajar f´cilmente con Sistemas de Informaci´n Geogr´fica
a
o
a
(GIS), como GRASS o Arc GIS, a trav´s de varios paquetes: sp, spatial,
e
geoR, spgrass6, rgdal, rgeos, maptools, raster, shapefiles y muchos otros.
(http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/Spatial.html)
Machine Learning:
´
Arboles de Clasificaci´n (CART): rpart & tree; Redes Neurales: nnet;
o
Regresi´n log´
o
ıstica: funci´n glm, Algor´
o
ıtmos Gen´ticos: rgp, rgenoud; y
e
muchos m´s.
a
(http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/MachineLearning.html)

22. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Ejemplos
An´lisis espacial:
a
R puede trabajar f´cilmente con Sistemas de Informaci´n Geogr´fica
a
o
a
(GIS), como GRASS o Arc GIS, a trav´s de varios paquetes: sp, spatial,
e
geoR, spgrass6, rgdal, rgeos, maptools, raster, shapefiles y muchos otros.
(http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/Spatial.html)
Machine Learning:
´
Arboles de Clasificaci´n (CART): rpart & tree; Redes Neurales: nnet;
o
Regresi´n log´
o
ıstica: funci´n glm, Algor´
o
ıtmos Gen´ticos: rgp, rgenoud; y
e
muchos m´s.
a
(http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/MachineLearning.html)

23. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Ejemplos
Muchos otros campos, incluyendo:
Econometr´ Inferencia Bayesiana, Ecuaciones
ıa,
Diferenciales, Multivariados, Optimizaci´n o Series de
o
Tiempo.
Por m´s detalles, ver R Task Views:
a
http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/

24. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Ejemplos
Muchos otros campos, incluyendo:
Econometr´ Inferencia Bayesiana, Ecuaciones
ıa,
Diferenciales, Multivariados, Optimizaci´n o Series de
o
Tiempo.
Por m´s detalles, ver R Task Views:
a
http://cran-r.c3sl.ufpr.br/web/views/

25. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Capacidades gr´ficas
a
R se destaca por sus excelentes salidas gr´ficas.
a
El uso de scripts facilita el compartir y reusar graficos.

26. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Capacidades gr´ficas
a
Diagramas de caja:

27. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Capacidades gr´ficas
a
Paquete ggplot2:

28. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Capacidades gr´ficas
a
Paquete lattice:
Funci´n persp (3D):
o

29. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Una de las caracter´
ısticas m´s sobresalientes de R es que es un
a
lenguaje de programaci´n cuidadosamente dise˜ado.
o
n
El lenguaje se usa en la sesi´n interactiva, por lo que es natural
o
la transici´n a escribir scripts (secuencias de comandos).
o
De esta forma se logran personalizar los procedimientos,
ajust´ndose a las necesidades del usuario.
a

30. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Una de las caracter´
ısticas m´s sobresalientes de R es que es un
a
lenguaje de programaci´n cuidadosamente dise˜ado.
o
n
El lenguaje se usa en la sesi´n interactiva, por lo que es natural
o
la transici´n a escribir scripts (secuencias de comandos).
o
De esta forma se logran personalizar los procedimientos,
ajust´ndose a las necesidades del usuario.
a

31. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Una de las caracter´
ısticas m´s sobresalientes de R es que es un
a
lenguaje de programaci´n cuidadosamente dise˜ado.
o
n
El lenguaje se usa en la sesi´n interactiva, por lo que es natural
o
la transici´n a escribir scripts (secuencias de comandos).
o
De esta forma se logran personalizar los procedimientos,
ajust´ndose a las necesidades del usuario.
a

32. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Estas necesidades pueden incluir:
Automatizaci´n de tareas
o
”Hacer X igual que mi software Y, pero con una modificaci´n
o
crucial”
Aplicar un procedimiento ideado de cero
Reciclar procedimientos (reproductibilidad)

33. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Estas necesidades pueden incluir:
Automatizaci´n de tareas
o
”Hacer X igual que mi software Y, pero con una modificaci´n
o
crucial”
Aplicar un procedimiento ideado de cero
Reciclar procedimientos (reproductibilidad)

34. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Estas necesidades pueden incluir:
Automatizaci´n de tareas
o
”Hacer X igual que mi software Y, pero con una modificaci´n
o
crucial”
Aplicar un procedimiento ideado de cero
Reciclar procedimientos (reproductibilidad)

35. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Estas necesidades pueden incluir:
Automatizaci´n de tareas
o
”Hacer X igual que mi software Y, pero con una modificaci´n
o
crucial”
Aplicar un procedimiento ideado de cero
Reciclar procedimientos (reproductibilidad)

36. R, Cursos y Asesor´
ıas
1. ¿Por qu´ R?
e
Personalizaci´n
o
Estas necesidades pueden incluir:
Automatizaci´n de tareas
o
”Hacer X igual que mi software Y, pero con una modificaci´n
o
crucial”
Aplicar un procedimiento ideado de cero
Reciclar procedimientos (reproductibilidad)

37. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos y Asesor´
ıas

38. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos cortos
Entre 2 semanas y 1 mes, sobre alguno o varios de los siguientes
temas:
Introducci´n r´pida a la programaci´n, con R.
o a
o
Creaci´n de gr´ficos en R & edici´n con herramientas
o
a
o
gratuitas.
M´todos estad´
e
ısticos comunes en R (anova, regresi´n
o
lineal/no lineal, glm, etc) + scripting.
Investigaci´n reproducible.
o

39. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos cortos
Entre 2 semanas y 1 mes, sobre alguno o varios de los siguientes
temas:
Introducci´n r´pida a la programaci´n, con R.
o a
o
Creaci´n de gr´ficos en R & edici´n con herramientas
o
a
o
gratuitas.
M´todos estad´
e
ısticos comunes en R (anova, regresi´n
o
lineal/no lineal, glm, etc) + scripting.
Investigaci´n reproducible.
o

40. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos cortos
Entre 2 semanas y 1 mes, sobre alguno o varios de los siguientes
temas:
Introducci´n r´pida a la programaci´n, con R.
o a
o
Creaci´n de gr´ficos en R & edici´n con herramientas
o
a
o
gratuitas.
M´todos estad´
e
ısticos comunes en R (anova, regresi´n
o
lineal/no lineal, glm, etc) + scripting.
Investigaci´n reproducible.
o

41. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos cortos
Entre 2 semanas y 1 mes, sobre alguno o varios de los siguientes
temas:
Introducci´n r´pida a la programaci´n, con R.
o a
o
Creaci´n de gr´ficos en R & edici´n con herramientas
o
a
o
gratuitas.
M´todos estad´
e
ısticos comunes en R (anova, regresi´n
o
lineal/no lineal, glm, etc) + scripting.
Investigaci´n reproducible.
o

42. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos cortos
Entre 2 semanas y 1 mes, sobre alguno o varios de los siguientes
temas:
Introducci´n r´pida a la programaci´n, con R.
o a
o
Creaci´n de gr´ficos en R & edici´n con herramientas
o
a
o
gratuitas.
M´todos estad´
e
ısticos comunes en R (anova, regresi´n
o
lineal/no lineal, glm, etc) + scripting.
Investigaci´n reproducible.
o

43. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos largos/asesor´
ıas
Duraci´n de 1 mes o +:
o
Introducci´n al Manejo del Software Estad´
o
ıstico R (IMSER).
Un completo recorrido por todas los aspectos del uso de R.
Asesor´ migraci´n a R
ıa:
o
Opcionalmente, en combinaci´n con otras herramientas de
o
A
Software Libre, como LibreOffice, LTEX, manejo de gr´ficos,
a
etc.

44. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos largos/asesor´
ıas
Duraci´n de 1 mes o +:
o
Introducci´n al Manejo del Software Estad´
o
ıstico R (IMSER).
Un completo recorrido por todas los aspectos del uso de R.
Asesor´ migraci´n a R
ıa:
o
Opcionalmente, en combinaci´n con otras herramientas de
o
A
Software Libre, como LibreOffice, LTEX, manejo de gr´ficos,
a
etc.

45. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Cursos largos/asesor´
ıas
Duraci´n de 1 mes o +:
o
Introducci´n al Manejo del Software Estad´
o
ıstico R (IMSER).
Un completo recorrido por todas los aspectos del uso de R.
Asesor´ migraci´n a R
ıa:
o
Opcionalmente, en combinaci´n con otras herramientas de
o
A
Software Libre, como LibreOffice, LTEX, manejo de gr´ficos,
a
etc.

46. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Opciones
Cursos presenciales, semipresenciales o a distancia.
Introducci´n a ciertas herramientas estad´
o
ısticas, como anova
o glm.

47. R, Cursos y Asesor´
ıas
2. Cursos y Asesor´
ıas
Opciones
Cursos presenciales, semipresenciales o a distancia.
Introducci´n a ciertas herramientas estad´
o
ısticas, como anova
o glm.

48. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Formaci´n & Experiencia
o
Una rese˜a de mi experiencia como usuario de R.
n

49. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Resumen
Tesina de grado para la Lic. en Ciencias Biol´gicas
o
(Biomatem´tica), 2006-2008.
a
Tesis para la Maestr´ en Ciencias Biol´gicas (Ecolog´ 2009-2012.
ıa
o
ıa),
a
Desde 2006, he programado y hecho an´lisis, principalmente con R,
en mis trabajos de tesis y como investigador ayudante de varios
proyectos.
Se trata de simulaciones & an´lisis de datos principalmente.
a
He creado y ejecutado varios cursos introductorios de programaci´n
o
en R.
Al momento son 5 cursos dados entre 2011 y 2013, incluyendo
varios a distancia.

50. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Resumen
Tesina de grado para la Lic. en Ciencias Biol´gicas
o
(Biomatem´tica), 2006-2008.
a
Tesis para la Maestr´ en Ciencias Biol´gicas (Ecolog´ 2009-2012.
ıa
o
ıa),
Desde 2006, he programado y hecho an´lisis, principalmente con R,
a
en mis trabajos de tesis y como investigador ayudante de varios
proyectos.
Se trata de simulaciones & an´lisis de datos principalmente.
a
He creado y ejecutado varios cursos introductorios de programaci´n
o
en R.
Al momento son 5 cursos dados entre 2011 y 2013, incluyendo
varios a distancia.

51. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Resumen
Tesina de grado para la Lic. en Ciencias Biol´gicas
o
(Biomatem´tica), 2006-2008.
a
Tesis para la Maestr´ en Ciencias Biol´gicas (Ecolog´ 2009-2012.
ıa
o
ıa),
Desde 2006, he programado y hecho an´lisis, principalmente con R,
a
en mis trabajos de tesis y como investigador ayudante de varios
proyectos.
Se trata de simulaciones & an´lisis de datos principalmente.
a
He creado y ejecutado varios cursos introductorios de programaci´n
o
en R.
Al momento son 5 cursos dados entre 2011 y 2013, incluyendo
varios a distancia.

52. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Simulaciones
Propagaci´n espacial
o
Desarroll´ un modelo de simulaci´n
e
o
de contagio muy flexible, con
m´ltiples variables predictoras.
u
El modelo fue orientado a explorar
las problem´ticas de especies
a
invasoras y enfermedades
emergentes.
(tesina de grado & proyectos de investigaci´n)
o

53. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Simulaciones
Difusi´n en redes complejas
o
Simulamos din´micas de contagio a
a
trav´s varios tipos de redes
e
complejas.
Incluy´ desarrollar el modelo y poner
o
a prueba varias hip´tesis de trabajo.
o
(proyecto de investigaci´n)
o

54. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Simulaciones
Conectividad de paisajes (I)
Explor´ una una hip´tesis ecol´gica
e
o
o
usando un ”Modelo Basado en
Individuos”(IBM).
Model´ cada individuo
e
expl´
ıcitamente, con reglas de
nacimiento, reproducci´n y muerte,
o
en un paisaje fraccionado.
(tesis de maestr´
ıa)

55. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Simulaciones
Conectividad de paisajes (II)
An´lisis de la conectividad percibida
a
en paisajes fraccionados y con
distribuciones aleatorias de h´bitat.
a
Aplicaci´n de teor´ de grafos y
o
ıa
ajustes no lineales para determinar
propiedades de Reglas de
nacimiento, reproducci´n y muerte
o
+ un paisaje fraccionado.
(tesis de maestr´
ıa)

56. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
An´lisis de datos
a
Mi experiencia analizando datos incluye los siguientes ´
ıtems:
Regresiones lineales/no lineales.
Regresi´n con Modelos Lineales Generalizados (GLM).
o
An´lisis multivariados, como PCA o CCA.
a
Procesamiento de im´genes satelitales, utilizando la
a
interacci´n entre R y GRASS GIS.
o

57. R, Cursos y Asesor´
ıas
3. Formaci´n & Experiencia
o
Finalmente, una breve rese˜a sobre el estado actual del curso de
n
programaci´n en R.
o

58. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Introducci´n al Manejo del
o
Software Estad´
ıstico R

59. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Origen
Julio de 2011, 1er. curso en Facultad de Ciencias, UdelaR.
Inicialmente como propuesta para educaci´n permanente,
o
posteriormente como propuesta para proyectos CSE de promoci´n
o
de TIC y REA1
1 TIC:
Tecnolog´ de Informaci´n y Comunicaci´n
ıas
o
o
REA: Recursos Educacionales Abiertos.

60. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Origen
Desarrollado y ejecutado principalemnte por m´ pero tambi´n con
ı,
e
la colaboraci´n de dos colegas:
o
Carla Rivera
Mauro Berazategui

61. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Iteraciones del curso
Modalidad presencial: 12 d´ junio-julio de 2011a .
ıas,
Modalidad a distancia: 17 d´ julio-agosto de 2011a .
ıas,
Modalidad semiprescencial, 2do. semestre de 2011b .
Modalidad a distancia, 2do. semestre de 2012b .
(Se incorporan videos en YouTube y un sistema de autocorrecci´n.)
o
Modalidad a distancia: 1er. semestre de 2013a .
a.
Educaci´n permanente.
o
b.
CSE, apoyo de TICs y REAs.

62. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Iteraciones del curso
Modalidad presencial: 12 d´ junio-julio de 2011a .
ıas,
Modalidad a distancia: 17 d´ julio-agosto de 2011a .
ıas,
Modalidad semiprescencial, 2do. semestre de 2011b .
Modalidad a distancia, 2do. semestre de 2012b .
(Se incorporan videos en YouTube y un sistema de autocorrecci´n.)
o
Modalidad a distancia: 1er. semestre de 2013a .
a.
Educaci´n permanente.
o
b.
CSE, apoyo de TICs y REAs.

63. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Iteraciones del curso
Modalidad presencial: 12 d´ junio-julio de 2011a .
ıas,
Modalidad a distancia: 17 d´ julio-agosto de 2011a .
ıas,
Modalidad semiprescencial, 2do. semestre de 2011b .
Modalidad a distancia, 2do. semestre de 2012b .
(Se incorporan videos en YouTube y un sistema de autocorrecci´n.)
o
Modalidad a distancia: 1er. semestre de 2013a .
a.
Educaci´n permanente.
o
b.
CSE, apoyo de TICs y REAs.

64. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Iteraciones del curso
Modalidad presencial: 12 d´ junio-julio de 2011a .
ıas,
Modalidad a distancia: 17 d´ julio-agosto de 2011a .
ıas,
Modalidad semiprescencial, 2do. semestre de 2011b .
Modalidad a distancia, 2do. semestre de 2012b .
(Se incorporan videos en YouTube y un sistema de autocorrecci´n.)
o
Modalidad a distancia: 1er. semestre de 2013a .
a.
Educaci´n permanente.
o
b.
CSE, apoyo de TICs y REAs.

65. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
Iteraciones del curso
Modalidad presencial: 12 d´ junio-julio de 2011a .
ıas,
Modalidad a distancia: 17 d´ julio-agosto de 2011a .
ıas,
Modalidad semiprescencial, 2do. semestre de 2011b .
Modalidad a distancia, 2do. semestre de 2012b .
(Se incorporan videos en YouTube y un sistema de autocorrecci´n.)
o
Modalidad a distancia: 1er. semestre de 2013a .
a.
Educaci´n permanente.
o
b.
CSE, apoyo de TICs y REAs.

66. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Repaso de la ultima edici´n
´
o

67. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
N´meros m´s elementales
u
a
Cantidad de anotados: 310
Cantidad de activos al terminar: 142 (46 %)
Cantidad de aprobados : 82 (26 %)
Normalmente en MOOCs un 10 % aprox. termina el curso.
El curso IMSER logr´ 2.6 veces ese valor en aprobaci´n y 4.6
o
o
veces en cantidad de estudiantes activos.
(MOOC: Massive Open Online Course.)
(M´s estad´
a
ısticas sobre MOOCs aqu´
ı:
http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html)

68. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
N´meros m´s elementales
u
a
Cantidad de anotados: 310
Cantidad de activos al terminar: 142 (46 %)
Cantidad de aprobados : 82 (26 %)
Normalmente en MOOCs un 10 % aprox. termina el curso.
El curso IMSER logr´ 2.6 veces ese valor en aprobaci´n y 4.6
o
o
veces en cantidad de estudiantes activos.
(MOOC: Massive Open Online Course.)
(M´s estad´
a
ısticas sobre MOOCs aqu´
ı:
http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html)

69. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
N´meros m´s elementales
u
a
Cantidad de anotados: 310
Cantidad de activos al terminar: 142 (46 %)
Cantidad de aprobados : 82 (26 %)
Normalmente en MOOCs un 10 % aprox. termina el curso.
El curso IMSER logr´ 2.6 veces ese valor en aprobaci´n y 4.6
o
o
veces en cantidad de estudiantes activos.
(MOOC: Massive Open Online Course.)
(M´s estad´
a
ısticas sobre MOOCs aqu´
ı:
http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html)

70. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
N´meros m´s elementales
u
a
Cantidad de anotados: 310
Cantidad de activos al terminar: 142 (46 %)
Cantidad de aprobados : 82 (26 %)
Normalmente en MOOCs un 10 % aprox. termina el curso.
El curso IMSER logr´ 2.6 veces ese valor en aprobaci´n y 4.6
o
o
veces en cantidad de estudiantes activos.
(MOOC: Massive Open Online Course.)
(M´s estad´
a
ısticas sobre MOOCs aqu´
ı:
http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html)

71. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Anotados en el curso
Nivel educativo de los participantes:
53 % con nivel de egresado o superior
53 % = Egresado + Docente + Profesional

72. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Anotados en el curso
Nivel educativo de los participantes:
53 % con nivel de egresado o superior
53 % = Egresado + Docente + Profesional

73. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Anotados en el curso
Paises de origen1 :
1 No
se hizo difusi´n por fuera de Uruguay
o

74. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta al terminar el curso
Se hizo una encuesta r´pida para evaluar el curso IMSER‘13, con
a
los siguientes ´
ıtems:
Nivel de satisfacci´n con el curso
o
Nivel de manejo de R al finalizar
Comentarios sobre puntos fuertes, d´biles y/o cualquier otro
e
aspecto
Hubieron 53 respuestas, veamos los dos primeros puntos...

75. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta al terminar el curso
Se hizo una encuesta r´pida para evaluar el curso IMSER‘13, con
a
los siguientes ´
ıtems:
Nivel de satisfacci´n con el curso
o
Nivel de manejo de R al finalizar
Comentarios sobre puntos fuertes, d´biles y/o cualquier otro
e
aspecto
Hubieron 53 respuestas, veamos los dos primeros puntos...

76. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta al terminar el curso
Se hizo una encuesta r´pida para evaluar el curso IMSER‘13, con
a
los siguientes ´
ıtems:
Nivel de satisfacci´n con el curso
o
Nivel de manejo de R al finalizar
Comentarios sobre puntos fuertes, d´biles y/o cualquier otro
e
aspecto
Hubieron 53 respuestas, veamos los dos primeros puntos...

77. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta al terminar el curso
Se hizo una encuesta r´pida para evaluar el curso IMSER‘13, con
a
los siguientes ´
ıtems:
Nivel de satisfacci´n con el curso
o
Nivel de manejo de R al finalizar
Comentarios sobre puntos fuertes, d´biles y/o cualquier otro
e
aspecto
Hubieron 53 respuestas, veamos los dos primeros puntos...

78. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta al terminar el curso
Se hizo una encuesta r´pida para evaluar el curso IMSER‘13, con
a
los siguientes ´
ıtems:
Nivel de satisfacci´n con el curso
o
Nivel de manejo de R al finalizar
Comentarios sobre puntos fuertes, d´biles y/o cualquier otro
e
aspecto
Hubieron 53 respuestas, veamos los dos primeros puntos...

79. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta: Satisfacci´n
o
85 % de evaluaciones positivas
(72 % en las dos mejores categor´
ıas)
(Hubieron al menos dos valoraciones negativas por error, no corregidos aqu´
ı.)

80. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta: Satisfacci´n
o
85 % de evaluaciones positivas
(72 % en las dos mejores categor´
ıas)
(Hubieron al menos dos valoraciones negativas por error, no corregidos aqu´
ı.)

81. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta: Nivel de manejo
Se propusieron 5 niveles de manejo, en orden creciente:
1. No me siento con confianza para usar R de forma efectiva en mi trabajo
diario.
2. Puedo usar R para cosas puntuales, pero no para hacer las tareas que
normalmente hago con otros programas (o no me animo a intentarlo).
3. Puedo usar R para hacer la mayor´ de los an´lisis que normalmente hago
ıa
a
con otros programas (o me animo a intentarlo).
4. Puedo usar R para hacer an´lisis que con otros programas normalmente
a
NO podr´ (o me animo a intentarlo).
ıa
5. Me siento con confianza para usar R todo el tiempo que trabajo en
aplicaciones relevantes (i.e.: estad´
ıstica, simulaciones, etc.).

82. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta: Nivel de manejo
Se propusieron 5 niveles de manejo, en orden creciente:
1. No me siento con confianza para usar R de forma efectiva en mi trabajo
diario.
2. Puedo usar R para cosas puntuales, pero no para hacer las tareas que
normalmente hago con otros programas (o no me animo a intentarlo).
3. Puedo usar R para hacer la mayor´ de los an´lisis que normalmente hago
ıa
a
con otros programas (o me animo a intentarlo).
4. Puedo usar R para hacer an´lisis que con otros programas normalmente
a
NO podr´ (o me animo a intentarlo).
ıa
5. Me siento con confianza para usar R todo el tiempo que trabajo en
aplicaciones relevantes (i.e.: estad´
ıstica, simulaciones, etc.).

83. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta: Nivel de manejo
Respuestas:
71 % con un manejo adecuado
71 % = Niveles 3 + 4 + 5

84. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Encuesta: Nivel de manejo
Respuestas:
71 % con un manejo adecuado
71 % = Niveles 3 + 4 + 5

85. R, Cursos y Asesor´
ıas
4. El curso IMSER
4.1 Repaso de la ultima edici´n
´
o
Ep´
ılogo
Por m´s informaci´n sobre mi, cursos o mi c´digo en R, visite:
a
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http://jumanbar.github.io
jumanbar@gmail.com